package com.atguigu.gulimall.product.service.impl;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.TypeReference;
import com.atguigu.gulimall.product.service.CategoryBrandRelationService;
import com.atguigu.gulimall.product.vo.Catalog2Vo;
import com.sun.org.apache.xml.internal.resolver.CatalogEntry;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;

import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.metadata.IPage;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.atguigu.common.utils.PageUtils;
import com.atguigu.common.utils.Query;

import com.atguigu.gulimall.product.dao.CategoryDao;
import com.atguigu.gulimall.product.entity.CategoryEntity;
import com.atguigu.gulimall.product.service.CategoryService;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;


@Service("categoryService")
public class CategoryServiceImpl extends ServiceImpl<CategoryDao, CategoryEntity> implements CategoryService {

    //    @Autowired
//    CategoryDao categoryDao;
    @Autowired
    private Map<String, Object> cache = new HashMap<>();
    @Autowired
    CategoryBrandRelationService categoryBrandRelationService;
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    @Autowired
    private RedissonClient redisson;

    @Override
    public PageUtils queryPage(Map<String, Object> params) {
        IPage<CategoryEntity> page = this.page(
                new Query<CategoryEntity>().getPage(params),
                new QueryWrapper<CategoryEntity>()
        );
        return new PageUtils(page);
    }

    @Override
    public List<CategoryEntity> listWithTree() {
        //1、查出所有分类
        List<CategoryEntity> entities = baseMapper.selectList(null);
        //2、组装成父子的树形结构
        //2.1）、找到所有的一级分类
        List<CategoryEntity> level1Menus = entities.stream().filter(categoryEntity ->
                categoryEntity.getParentCid() == 0
        ).map((menu) -> {
            menu.setChildren(getChildrens(menu, entities));
            return menu;
        }).sorted((menu1, menu2) -> {
            return (menu1.getSort() == null ? 0 : menu1.getSort()) - (menu2.getSort() == null ? 0 : menu2.getSort());
        }).collect(Collectors.toList());


        return level1Menus;
    }

    @Override
    public void removeMenuByIds(List<Long> asList) {
        //TODO  1、检查当前删除的菜单，是否被别的地方引用

        //逻辑删除
        baseMapper.deleteBatchIds(asList);
    }

    //[2,25,225]
    @Override
    public Long[] findCatelogPath(Long catelogId) {
        List<Long> paths = new ArrayList<>();
        List<Long> parentPath = findParentPath(catelogId, paths);

        Collections.reverse(parentPath);


        return parentPath.toArray(new Long[parentPath.size()]);
    }

    /**
     * 级联更新所有关联的数据
     *
     * @param category
     */
    @Transactional
    @Override
    public void updateCascade(CategoryEntity category) {
        this.updateById(category);
        categoryBrandRelationService.updateCategory(category.getCatId(), category.getName());
        //同时修改缓存中的数据 （双写模式）
        //同时删除缓存 中的数据（失效模式）
    }

    /**
     * 1.每一个需要缓存的数据我们都来指定要放到哪个名字的缓存【缓存的分区（按照业务类型分）】
     * 2.@@Cacheable({"category"})
     *      代表当前方法的结果需要缓存，如果缓存中有，方法不用调用。
     *      如果缓存中没有，会调用方法，最后将方法的结果放入缓存
     * 3.默认行为
     *      1）如果缓存中有，方法不再调用
     *      2）key默认自动生成，缓存的名字：：simpleKey[](自动生成的key值)
     *      3）缓存的value的值，默认使用jde序列化机制，将序列化后的数据存到redis
     *      4）默认ttl时间-1：永不过期
     *
     * 4.自定义：
     *      1)指定生成的缓存使用的KEY：：  KEY属性指定，接受一个SpEl
     *        SpEl的详细参考官方文档
     *      2)指定缓存的数据的存活时间： 配置文件中修改ttl
     *      3）将数据保存为json格式：这样可以更加通用
     *
     * 5.SpringCache的不足：
     *       1）读模式：
     *          缓存穿透：查询一个 null数据。解决：缓存空数据 spring.cache.redis.cache-null-values
     *          缓存击穿：大量并发进来同时查询一个正好过期的数据。解决：加锁 ？ 默认是不加锁的; sync = true(加锁，解决击穿)
     *          缓存雪漰：大量的key同时过期。解决：加随机时间。只要指定过期时间就行。
     *       2）写模式：（缓存与数据库一致）
     *          1）读写加锁
     *          2）引入canal，感知到mysql的更新去更新数据库
     *          3）读多写多，直接去查询数据库
     *  总结：常规数据（读多写少，即时性，一致性要求不高的的数据）：完全可以使用Spring-cache;
     *        写模式（只要缓存的数据有过期时间就足够了）
     *  特殊数据：特殊设计
     *     原理：
     *     CacheManager(RedisCacheManager)-->Cache(RedisCache)-->Cache负责缓存的读写
     * @return
     */
//    @Cacheable(value = {"category"},key = "'level1Categorys'")
    @Cacheable(value = {"category"},key = "#root.method.name",sync = true)
    @Override
    public List<CategoryEntity> getLevel1Categorys() {
        System.out.println("getLevel1Categorys....");
        long l = System.currentTimeMillis();
        List<CategoryEntity> categoryEntities = baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>());
        System.out.println("消耗时间：" + (System.currentTimeMillis() - l));
        return categoryEntities;
    }

    //TODO 会产生堆外内存溢出： OutOfDirectMemoryError
    //1)springboot 2.0以后默认使用lettuce作为操作redis的客户端，它使用netty进行网络通信
    //2)lettuce的bug导致netty堆外内存溢出    -Xmx300m:netty如果没有指定堆外内存，默认使用-Xmx300m
    //可以通过-Dio.netty.maxDirectMemory进行设置
    //解决方案：不能使用-Dio.netty.maxDirectMemory只去调大堆外内存
    //1) 升级lettuce客户端  2）切换使用jedis
    // redisTemplate
    // lettuce,jedis操作redis的低层客户端，spring再次封装redisTemplate

    /**
     * redis做缓存
     * @return
     */
    @Override
    public Map<String, List<Catalog2Vo>> getCatalogJson() {
        //给缓存中放json字符串，拿出的json字符串，用逆转为能用的对象类型，即序列化与反序列化
        /**
         * 1.空结果缓存：解决缓存穿透
         * 2.设置过期时间（加随机值）：解决缓存雪崩
         * 3.加锁：解决缓存击穿
         */
        // 1.加入缓存逻辑,缓存中存的数据是json字符串
        //JSON跨语言，跨平台兼容
        String catalogJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get("catalogJson");
        if (StringUtils.isEmpty(catalogJson)) {
            //2.缓存中没有，查询数据库
            System.out.println("缓存不命中，查询数据库");
            // Map<String, List<Catalog2Vo>> catalogJsonFromDb = getCatalogJsonFromDbWithLocalLock();
            Map<String, List<Catalog2Vo>> catalogJsonFromDb = getCatalogJsonFromDbWithRedisLock();
            //放入缓存这部分逻辑需要在锁里面
//            String s = JSON.toJSONString(catalogJsonFromDb);
//            //3.查到的数据再放入到缓存
//            stringRedisTemplate.opsForValue().set("catalogJson",s,1,TimeUnit.DAYS);
            return catalogJsonFromDb;
        }
        System.out.println("缓存命中，直接返回");
        //4.转为我们指定的对象
        Map<String, List<Catalog2Vo>> result = JSON.parseObject(catalogJson, new TypeReference<Map<String, List<Catalog2Vo>>>() {
        });
        return result;
    }

    /**
     * 缓存里面的数据如何和数据库保持一致
     * 缓存一致性的问题
     * 1）双写模式
     * 2）失效模式
     * @return
     */
    public Map<String, List<Catalog2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithRedisson() {
        //1.占分布式锁，去redis占坑

        //锁的名字，锁的粒度，越细越快
        //锁的粒度，具体缓存的是某个数据，11号商品：product-11-lock product-12-lock
        RLock lock = redisson.getLock("catalogJson-lock");
        lock.lock();
        Map<String, List<Catalog2Vo>> dataFromDb;
        try {
            System.out.println("获取分布式锁成功....");
            //加锁成功,执行业务
            //设置过期时间，必须和加锁是同步的，原子的
            //redisTemplate.expire("lock",30,TimeUnit.SECONDS);
            dataFromDb = getDataFromDb();
        }catch (Exception e){
            //TODO 需要自定义业务异常
            throw e;
        }finally {
            lock.unlock();
        }
        return dataFromDb;

    }

    /**
     * 利用redis分布式锁
     *
     * @return
     */
    public Map<String, List<Catalog2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithRedisLock() {
        //1.占分布式锁，去redis占坑
        String uuid = UUID.randomUUID().toString();
        //原子命令
        // TODO 如果业务时间超长，需要考虑锁的自动续期，最简单的就是把时间设长点。
        Boolean lock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid, 300, TimeUnit.SECONDS);
        if (lock) {
            System.out.println("获取分布式锁成功....");
            //加锁成功,执行业务
            //设置过期时间，必须和加锁是同步的，原子的
            //redisTemplate.expire("lock",30,TimeUnit.SECONDS);
            Map<String, List<Catalog2Vo>> dataFromDb;
            try {
                dataFromDb = getDataFromDb();
            } finally {
                //删除锁
                //redisTemplate.delete("lock");
                //获取值对比，对比成功删除，这两步一定需要原子操作。Lua脚本解锁
//            String lockValue = stringRedisTemplate.opsForValue().get("lock");
//            if(uuid.equals(lockValue)){
//                //删除我们自己的锁
//                stringRedisTemplate.delete("lock");
//            }
                String script = "if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del',KEYS[1]) else return 0 end";
                //删除锁
                Long delResult = stringRedisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<Long>(script, Long.class),
                        Arrays.asList("lock"), uuid);
            }
            return dataFromDb;
        } else {
            //加锁失败。。。需要重试。。  synchronized：自旋的方式重试
            //休眠100ms重试
            System.out.println("获取分布式锁失败...等待重试");
            try {
                Thread.sleep(200);
            } catch (Exception e) {

            }
            return getCatalogJsonFromDbWithLocalLock();
        }
    }

    private Map<String, List<Catalog2Vo>> getDataFromDb() {
        //得到锁以后，我们应该再去缓存中确定一次，如果没有才需要继续查询
        String catalogJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get("catalogJson");
        if (!StringUtils.isEmpty(catalogJson)) {
            //缓存不为空，直接返回
            //4.转为我们指定的对象
            Map<String, List<Catalog2Vo>> result = JSON.parseObject(catalogJson, new TypeReference<Map<String, List<Catalog2Vo>>>() {
            });
            return result;
        }
        //再去数据库查询
        System.out.println("查询了数据库,,,,,");
        Map<String, List<Catalog2Vo>> parent_cid = getStringListMap();
        String s = JSON.toJSONString(parent_cid);
        //3.查到的数据再放入到缓存
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("catalogJson", s, 1, TimeUnit.DAYS);
        return parent_cid;
    }

    private Map<String, List<Catalog2Vo>> getStringListMap() {
        /***
         * 一. 将多次查数据库变为一次
         */
        List<CategoryEntity> selectList = baseMapper.selectList(null);

        //1.查出所有1级分类
        //List<CategoryEntity> level1Categorys = getLevel1Categorys();
        List<CategoryEntity> level1Categorys = getParent_cid(selectList, 0L);
        //2.封装数据
        return level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
            //1.每一个的一级分类，查到这个一级分类的二级分类
            List<CategoryEntity> categoryEntities = getParent_cid(selectList, v.getParentCid());
            //封装上面的结果
            List<Catalog2Vo> catalog2Vos = null;
            if (categoryEntities != null) {
                catalog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {
                    Catalog2Vo catalog2Vo = new Catalog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());
                    //1.让当前二级分类的三级分类封装成vo
                    List<CategoryEntity> level3Catalogs = getParent_cid(selectList, l2.getParentCid());
                    if (level1Categorys != null) {
                        List<Catalog2Vo.Catalog3Vo> collect = level3Catalogs.stream().map(l3 -> {
                            //2.封装成指定格式
                            Catalog2Vo.Catalog3Vo catalog3Vo = new Catalog2Vo.Catalog3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());
                            return catalog3Vo;
                        }).collect(Collectors.toList());
                        catalog2Vo.setCatalog3List(collect);
                    }
                    return catalog2Vo;
                }).collect(Collectors.toList());
            }
            return catalog2Vos;
        }));
    }

    private List<CategoryEntity> getParent_cid(List<CategoryEntity> selectList, Long parent_cid) {
        List<CategoryEntity> collect = selectList.stream().filter(item -> item.getParentCid() == parent_cid).collect(Collectors.toList());
        return collect;
    }


    //TODO 本地锁：synchronized JUC(LOCK) ,在分布式情况下，要想锁住所有，必须使用分布式锁。
    //只要是同一把锁，就能锁住需要这个锁的所有线程
    //1.synchronized (this)，springboot所有的组件 在容器中都是单例的
    //从数据库查询并封装分类数据
    public Map<String, List<Catalog2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithLocalLock() {
        synchronized (this) {
            return getDataFromDb();
        }
    }

    /**
     * 用hashMap做缓存
     *
     * @return
     */
    public Map<String, List<Catalog2Vo>> getCatalogJsonWithHashMap() {
        //如果缓存中有，就用缓存的
        Map<String, List<Catalog2Vo>> catalogJson = (Map<String, List<Catalog2Vo>>) cache.get("catalogJson");
        if (cache.get("catalogJson") == null) {
            //1.查出所有1级分类
            Map<String, List<Catalog2Vo>> parent_cid = getStringListMap();
            cache.put("catalogJson", parent_cid);
            return parent_cid;
        }
        return catalogJson;
    }

    //225,25,2
    private List<Long> findParentPath(Long catelogId, List<Long> paths) {
        //1、收集当前节点id
        paths.add(catelogId);
        CategoryEntity byId = this.getById(catelogId);
        if (byId.getParentCid() != 0) {
            findParentPath(byId.getParentCid(), paths);
        }
        return paths;

    }


    //递归查找所有菜单的子菜单
    private List<CategoryEntity> getChildrens(CategoryEntity root, List<CategoryEntity> all) {

        List<CategoryEntity> children = all.stream().filter(categoryEntity -> {
            return categoryEntity.getParentCid() == root.getCatId();
        }).map(categoryEntity -> {
            //1、找到子菜单
            categoryEntity.setChildren(getChildrens(categoryEntity, all));
            return categoryEntity;
        }).sorted((menu1, menu2) -> {
            //2、菜单的排序
            return (menu1.getSort() == null ? 0 : menu1.getSort()) - (menu2.getSort() == null ? 0 : menu2.getSort());
        }).collect(Collectors.toList());

        return children;
    }


}